知识追踪基础理论、优化方法及应用领域的系统性研究具有很强的时代应用性和需求迫切性，对智能教学时代教学评价手段完善和个性化学习研究工作推进意义重大。本书坚持以学习者为中心教学服务理念、以智能教育服务个性化、精准化、有效化需求为目标、以深度学习技术与知识追踪服务融合研究为指导，探索知识追踪模型的优化方法以及基于知识追踪的应用服务场景。本书从知识追踪基础理论研究入手，聚焦知识追踪关键技术，剖析知识追踪服务的框架体系；分析知识追踪模型存在的问题和局限性，针对模型长依赖关系弱、缺少学习特征以及可解释性差等问题开展知识追踪模型优化实证研究；探索基于知识追踪应用服务的新场景。
李浩君，汉族，教授、博士，美国北卡罗纳大学教堂山分校访问学者，入选浙江工业大学青年英才支持计划（优青）以及浙江省高等学校中青年学科带头人培养对象,主要从事移动学习、智能计算与个性化学习、量化实证研究等方面研究工作。2003-至今在浙江工业大学教育科学与技术学院工作，曾获国家级教学成果二等奖、浙江省教学成果一等奖、浙江省科学技术二等奖 、浙江省高校科研成果二等奖以及浙江省高校教师教学技能比赛优秀奖等；获评浙江工业大学研究?我??中的好导师。
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究内容
1.3 研究现状
1.4 研究价值
1.5 本章小结
第2章 知识追踪研究基础
2.1 .知识追踪理论基础
2.2 知识追踪模型基础
2.3 知识追踪实验基础
2.4 本章小结
第3章 深度知识追踪模型优化研究
3.1 深度知识追踪模型优化问题
3.2 融入梯度提升回归树的深度知识追踪模型优化方法
3.3 自注意力机制与双向GRU协同的深度知识追踪模型优化方法
3.4 基于产生式迁移的深度知识追踪模型优化方法
3.5 本章小结
第4章 知识追踪视域下学习者知识掌握状态可视化研究
4.1 学习者知识掌握状态可视化概述
4.2 知识追踪视域下学习者知识掌握状态可视化策略设计
4.3 知识追踪视域下学习者知识掌握状态可视化应用实践
4.4 本章小结
第5章 基于知识追踪的学习者薄弱知识点挖掘研究
5.1 学习者薄弱知识点挖掘概述
5.2 基于知识追踪的薄弱知识点挖掘策略设计
5.3 融入多维问题难度的自适应知识追踪模型
5.4 基于知识追踪的薄弱知识点挖掘应用实践
5.5 本章小结
第6章 融入深度知识追踪模型的协作学习分组
6.1 协作学习分组概述
6.2 面向协作学习分组的深度知识追踪优化模型
6.3 融入深度知识追踪模型的协作学习分组方法
6.4 分组方法应用效果研究
6.5 本章小结
参考文献
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